Le partnership a lungo termine con i clienti sono spesso il luogo in cui avviene l’innovazione più significativa.

Questo è stato certamente il caso di SES (Società Elettrica Sopracenerina), il cui percorso con Spitch si è evoluto da un primo voicebot FAQ in un ecosistema collaborativo di IA agentica multilingue supportato da LLM, RAG e un Knowledge Agent.

Ciò che rende questa storia particolarmente interessante non è solo il progresso tecnologico, ma anche il modo in cui la collaborazione è cresciuta passo dopo passo – sempre basata sulle reali esigenze del cliente, fornendo risultati misurabili in ogni fase, supportata da un lavoro di squadra affiatato e plasmata da un’ambizione condivisa di migliorare l’esperienza per gli utenti in diverse regioni linguistiche.

Un primo passo verso l’automazione conversazionale

Il viaggio è iniziato nel 2023 con una sfida chiara e pratica: SES voleva automatizzare le richieste FAQ ricorrenti sul canale vocale per ridurre la gestione manuale e offrire un supporto più rapido ai clienti nel mercato della Svizzera italiana.

La prima soluzione è stata un voicebot in italiano basato sulla tecnologia NLU. È stato costruito attorno a un set predefinito di intenti e flussi di dialogo strutturati, rendendolo adatto a percorsi cliente prevedibili. Gli utenti potevano chiamare e ricevere risposte automatiche a domande comuni attraverso un interazione vocale naturale, senza dover attendere un operatore umano.

Per SES, questo era più di un semplice nuovo strumento. È stato il primo passo verso l’automazione conversazionale e un modo per convalidare come l’IA vocale potesse integrarsi nei processi di supporto esistenti. Il risultato è stato una base per gli sviluppi futuri: le richieste ripetitive venivano gestite in modo più efficiente e il cliente vivivaun’esperienza preziosa con l’interazione guidata dall’IA.

Estendere l’esperienza alla chat

Nel 2024, il successo del voicebot ha aperto la strada al passo logico successivo: portare la stessa logica in un canale di chat digitale.

SES voleva estendere l’esperienza delle FAQ ai clienti che preferivano l’interazione testuale, mantenendo la gestione coerente tra i canali. La risposta è stata un chatbot FAQ in italiano che rispecchia il modello di intenti e la struttura conversazionale del voicebot esistente.

Questa fase è stata importante perché ha ampliato l’automazione oltre un singolo punto di contatto. Invece di affidarsi solo alla voce, SES poteva ora offrire agli utenti un’esperienza coerente anche sul sito web. Per i clienti, ciò significava maggiore flessibilità. Per l’azienda, significava una strategia conversazionale più ampia e coerente.

Diventare multilingue

Il traguardo successivo è arrivato nel 2025 con l’implementazione di un voicebot in tedesco per il mercato svizzero-tedesco. Questo ha portato il progetto in una nuova fase: l’erogazione multilingue.

L’obiettivo era offrire la stessa qualità di supporto automatizzato agli utenti di lingua tedesca, mantenendo la coerenza con l’esperienza italiana. La soluzione è stata allineata alla precedente implementazione ma adattata alla lingua tedesca, ai dialetti e alle aspettative locali.

In questa fase, la collaborazione è diventata ancora più importante. Il progetto ha richiesto un coordinamento stretto tra i Business Analyst che gestivano i flussi italiano e tedesco, garantendo l’allineamento tra le lingue e rispettando al contempo le esigenze specifiche di ogni mercato.

Questo era anche il segno che la soluzione non era più solo un singolo caso d’uso. Era diventata parte di un ecosistema conversazionale più ampio in grado di scalare su diversi mercati.

Dall’automazione basata sugli intenti all’IA generativa

Sebbene il chatbot basato su NLU funzionasse bene per argomenti predefiniti, il suo raggio d’azione era naturalmente limitato dal modello di intenti. Con la crescita delle esigenze di SES, è diventato chiaro che gli utenti avevano bisogno di un modo più flessibile e naturale per interagire con il sistema.

È qui che è arrivata la successiva grande innovazione: il passaggio a un chatbot multilingue alimentato dalla tecnologia LLM e dalla Retrieval-Augmented Generation, o RAG.

Il nuovo chatbot supporta sia l’italiano che il tedesco e poteva gestire una gamma molto più ampia di domande. Invece di richiedere agli utenti di formulare la loro richiesta in un modo specifico, ha permesso conversazioni più aperte e intuitive.

Il vantaggio principale dell’architettura RAG era che le risposte erano basate sulla documentazione stessa di SES. Ciò ha contribuito a garantire che le risposte rimanessero pertinenti, accurate e allineate con la conoscenza interna fidata. In pratica, ha significato una migliore esperienza utente, meno attriti e maggiore flessibilità per la crescita futura.

Questa fase ha segnato un cambiamento importante nel progetto: dall’interazione basata su regole e intenti all’IA generativa supportata da fonti di contenuto affidabili.

Rafforzare la governance della conoscenza con un Knowledge Agent

Man mano che il chatbot basato su RAG diventava centrale per l’esperienza, la qualità e la struttura della documentazione sottostante diventavano ancora più importanti. Risposte affidabili dipendono da una conoscenza affidabile.

Per supportare questa esigenza, il passo successivo è stato l’implementazione di un Knowledge Agent per la gestione dei documenti. Ciò ha permesso a SES di gestire, organizzare e mantenere in modo indipendente i documenti che alimentano la base di conoscenza del chatbot.

Potrebbe sembrare un dettaglio tecnico, ma in pratica è stato un traguardo significativo. Prima di questo cambiamento, gli aggiornamenti dei documenti dovevano passare attraverso il processo di delivery. Con l’accesso diretto al Knowledge Agent, SES ha acquisito molta più autonomia.

Questo cambiamento ha migliorato l’agilità, ridotto la dipendenza dal team di delivery e reso più facile mantenere il chatbot allineato con gli aggiornamenti aziendali. Ha anche rafforzato la scalabilità a lungo termine creando un modello più sostenibile per la manutenzione della conoscenza.

Una partnership basata sulla fiducia e sul lavoro di squadra

Dietro questo percorso di innovazione c’è stata anche un’importante storia umana.

La collaborazione tra Spitch e SES è stata costruita attraverso un coinvolgimento stretto del cliente, una comunicazione costante e un forte senso di partnership. Dalla prima implementazione in poi, la relazione si è basata sulla comprensione delle esigenze aziendali del cliente e sul miglioramento continuo della soluzione insieme.

Per Giorgia, che si è unita al progetto nel 2024, il ruolo non riguardava solo i requisiti e la delivery. Si trattava di essere vicini al cliente, analizzare le prestazioni, identificare opportunità di miglioramento e aiutare a tradurre gli obiettivi aziendali in soluzioni pratiche.

Ciò che spicca in questa storia è la dinamica del team. La collaborazione tra Giorgia e Linda ha creato un forte equilibrio tra mercati e lingue, con Linda alla guida del flusso tedesco. I loro punti di forza complementari hanno aiutato a mantenere la continuità e l’allineamento durante tutto il progetto.

Anche Yury Lipkin, Lead Solution Architect for Utilities presso Spitch, ha svolto un ruolo chiave collegando la visione del cliente con la fattibilità tecnica. La stabilità di avere membri del team costanti nel tempo ha contribuito all’efficienza, alla fiducia e a un’esperienza di delivery più fluida.

Una storia di evoluzione

Il percorso di SES è un forte esempio di come l’IA conversazionale possa crescere nel tempo quando tecnologia, persone ed esigenze aziendali si evolvono insieme:

• È iniziato con un singolo voicebot italiano per le FAQ.
• Si è esteso alla chat.
• È diventato multilingue.
• È passato da NLU a LLM e RAG.
• E ora include un Knowledge Agent che dà al cliente un maggiore controllo sui propri contenuti.

Ogni fase si è basata sulla precedente, creando non solo una sequenza di implementazioni, ma un vero e proprio percorso di innovazione.

Per SES, ciò ha significato un migliore supporto ai clienti, una copertura dei canali più ampia, coerenza multilingue e maggiore autonomia nella gestione della conoscenza. Per Spitch, è stata l’opportunità di dimostrare come l’IA conversazionale possa evolversi in un modo che sia tecnicamente avanzato e operativamente pratico.

Soprattutto, mostra cosa può succedere quando una collaborazione a lungo termine si unisce a una volontà condivisa di innovare.

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